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wwang的笔记

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Wei Wang

探索技术与自由的边界。致力于构建反脆弱系统，并在 Crypto、长期投资与创业中寻找 10x 的不对称机会。

此节点用于输出未经编译的中文思考流 (Raw Signals)。

[ Pointers ]
* Root: https://wwang.tech (长文)
* Now: https://wwang.tech/now (近况)
* Notes: https://notes.wwang.tech (本站)

  1. 印象中确实如此。

    "17年ICO热潮的时候，鼓吹者一个很重要的理由，就是ICO人人公平，好的资产散户和机构都能同等条件买到，以ETH为代表的各种百倍千倍币确实让很多普通人暴富。这在传统金融是很难得的，好的资产几乎都是机构先进，小圈子先进，等到普通人都是接盘轮了。" --Jademont

    https://x.com/shanshan521/status/1943369474461307226
    X (formerly Twitter)
    Jademont (@shanshan521) on X
    17年ICO热潮的时候，鼓吹者一个很重要的理由，就是ICO人人公平，好的资产散户和机构都能同等条件买到，以ETH为代表的各种百倍千倍币确实让很多普通人暴富。这在传统金融是很难得的，好的资产几乎都是机构先进，小圈子先进，等到普通人都是接盘轮了。

  3. Brian Armstrong回忆两个工程师（其中包括他自己）花8周时间完成预计10人团队18周的工作。

    https://x.com/brian_armstrong/status/1942673835381383289
    X (formerly Twitter)
    Brian Armstrong (@brian_armstrong) on X
    The first version of Coinbase launched with just a hot wallet - a risky proposition. We were in beta and the app prominently told people not to store any money there they couldn't afford to lose. But the amounts of deposits kept steadily rising.

    I realized…

  4. 根据目前的观察，我觉得做AI Agent的思路一定是让AI坐在驾驶座，然后给他提供他想要的工具和数据。而不是把他局限在一个很小的很割裂的流水线上的一环。这样子有时候会让问题更麻烦。

  8. 印钞业是美国的支柱性产业，主要聚集的区域在东海岸的纽约和西海岸的旧金山湾区。在这些地方呆久了，有时候会觉得为什么有些个人或组织总有无限的钱。

  12. https://youtu.be/AjJ3-4nstcw?feature=shared
    YouTube
    在Web3, 我们build的是自由，还是多巴胺赌场？
    在这个看似自由、实则被算法精准投喂的时代，我们每天的选择——从早咖啡、外卖、短视频，到炒币、撸毛、报交易班——真的是「自由意志」吗？
    本期播客，我聊聊“科技消费主义”这个我们身处其中却很少察觉的隐形牢笼。
    当Web3从理想主义沦为多巴胺赌场，10倍用户体验变成10倍上瘾机制，我们还能选择不被喂养吗？
    这是一次对Crypto、资本、欲望和自我清醒的思考。
    如果你也在寻找“同类”，欢迎听听看。

    00:15 科技消费主义
    02:40 消费主义风潮
    03:32 谁在创造上瘾机制？
    04:35 crypto圈赌性现象…

  13. AI出现对于软件工程师群体来说是一次的洗牌（对其他职业来说可能也一样）。具体表现为，初级的软件工程师（或者非软件工程师）与AI多互动，就能快速提高自己的产出。就相当于是超市结账处新开了一条结账通道，原来排在后面的人可以直接跑到这个新队伍的前面。这让排在原来队伍前面的人觉得难受，换不换都难受。

  14. wwang的笔记
    “随着数据中心生产实现自动化，智能的成本最终应该会趋近于电力成本。（人们经常好奇一次ChatGPT查询消耗多少能量；平均每次查询约消耗0.34瓦时，大致相当于烤箱运行一秒多钟或一个高效灯泡亮几分钟所用的能量。每次查询还约耗水0.000085加仑，约等于十五分之一茶匙的水量。）” -- Sam Altman https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity
    “生成内容所需的能耗差异很大，取决于所用模型和GPU配置。可以将卢乔尼的测试结果与为一部普通智能手机充满电所需的能量（约10瓦时）作对比：

    文本内容：一个在单个GPU上运行的轻量级Meta Llama模型大约消耗0.17瓦时电能，而一个在多个GPU上运行的更大型Llama模型则耗电1.7瓦时。

    图像生成：用一个GPU生成一张1024 x 1024像素的图像同样消耗了1.7瓦时电能。

    视频生成：这是能耗最高的任务。即使只是生成一段6秒钟的标清视频，也需耗电20至110瓦时不等。” —WSJ

  16. wwang的笔记
    “随着数据中心生产实现自动化，智能的成本最终应该会趋近于电力成本。（人们经常好奇一次ChatGPT查询消耗多少能量；平均每次查询约消耗0.34瓦时，大致相当于烤箱运行一秒多钟或一个高效灯泡亮几分钟所用的能量。每次查询还约耗水0.000085加仑，约等于十五分之一茶匙的水量。）” -- Sam Altman https://blog.samaltman.com/the-gentle-singularity
    限制AI发展的瓶颈是能源，是电。

  17. Bitcoin是能源货币，消耗电。

    为了维持网络的安全性，必须要一定数量的能源用于“挖矿”，否则网络将有可能面临51%攻击。